Contexte : optimiser la transplantation rénale grâce à l’intelligence artificielle
L’insuffisance rénale chronique terminale touche des millions de patients dans le monde et représente un défi majeur de santé publique, avec une morbi-mortalité élevée et des coûts importants. En France, 8 000 nouveaux patients sont diagnostiqués chaque année, et la majorité sont dialysés en attendant une transplantation rénale, actuellement la seule solution permettant de retrouver une vie normale.
Le problème majeur reste le déséquilibre entre l’offre et la demande de greffons : chaque année, 80 000 greffes sont réalisées dans le monde, alors que la liste d’attente continue de croître. Optimiser la prise en charge des donneurs en état de mort encéphalique (DDEME) et des receveurs est donc crucial pour améliorer le succès des greffes et le pronostic à long terme.
Objectif du projet CLUSTER-EME
Le projet vise à identifier des profils de DDEME à risque accru de reprise retardée de fonction (RRF) du greffon rénal chez le receveur, en exploitant les données cliniques, biologiques et génétiques de la base CRISTAL (2013-2023) de l’Agence de Biomédecine.
Grâce au machine learning, les algorithmes pourront regrouper des DDEME présentant des caractéristiques communes invisibles aux analyses classiques, permettant aux cliniciens d’adapter la prise en charge pré- et péri-opératoire, d’optimiser les traitements et de réduire les complications post-greffe.
Une approche innovante et unique
Peu d’études ont jusqu’à présent exploré le lien entre les caractéristiques des DDEME et la RRF du greffon rénal. Les obstacles sont multiples :
manque de bases de données complètes,
difficulté d’enregistrement et de partage des données,
expertise avancée nécessaire en machine learning.
Le projet CLUSTER-EME innove en combinant ces trois éléments grâce à l’expertise de l’équipe INSERM et aux grandes bases de données nationales. L’objectif est double :
Identifier les facteurs cliniques et biologiques du DDEME influençant la survenue de la RRF (âge, antécédents, fonction rénale de base, prise en charge en soins critiques, etc.).
Déterminer des phénotypes de DDEME associés à un risque plus élevé de RRF et proposer des pistes pour améliorer la qualité des greffons et le pronostic des receveurs.
Cette approche permet de mieux comprendre les liens entre la prise en charge des donneurs et la fonction rénale post-greffe, et d’anticiper les complications potentielles.
Impact sur la santé et bénéfices attendus
À court terme
L’identification des facteurs de risque et des phénotypes de DDEME permettra de mieux préparer la prise en charge péri-opératoire et de réduire le risque de RRF du greffon rénal chez le receveur.
À moyen terme
Les résultats offriront des stratégies adaptées pour améliorer la qualité des greffons, réduire les complications post-opératoires et personnaliser la prise en charge selon le profil du DDEME.
À long terme
Le projet contribuera à optimiser la gestion des donneurs en mort encéphalique, diminuer la morbi-mortalité associée à la transplantation rénale et renforcer le succès des greffes, améliorant ainsi durablement le pronostic des patients.
Une initiative soutenue par l’excellence nationale
Le projet CLUSTER-EME bénéficie du soutien de l’Agence de Biomédecine et du réseau INI CRCT, réseau labellisé F-CRIN spécialisé dans la recherche cardiovasculaire et rénale, et représente une avancée majeure dans la médecine de précision appliquée à la transplantation rénale.
